基于Hadoop与Spark的大数据开发实战
Spark大数据分析与实战：RDD编程初级实践Spark大数据分析与实战：RDD编程初级实践
Spark⼤数据分析与实战：RDD编程初级实践Spark⼤数据分析与实战：RDD编程初级实践Spark⼤数据分析与实战：RDD编程初级实践⼀、安装Hadoop和Spark具体的安装过程在我以前的博客⾥⾯有，⼤家可以通过以下链接进⼊操作：** 提⽰：如果IDEA未构建Spark项⽬，可以转接到以下的博客： **⼆、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程master slave1 slave2Spark shell命令界⾯与端⼝页⾯三、spark-shell交互式编程请到教程官⽹的“下载专区”的“数据集”中下载chapter5-data1.txt，该数据集包含了某⼤学计算机系的成绩，数据格式如下所⽰： Tom,DataBase,80 Tom,Algorithm,50 Tom,DataStructure,60 Jim,DataBase,90 Jim,Algorithm,60 Jim,DataStructure,80 …… 请根据给定的实验数据，在spark-shell中通过编程来计算以下内容：** 如果找不到数据可以从这下载：数据集链接：提取码：z49l **（1）该系总共有多少学⽣；shell命令：val lines = sc.textFile("file:///opt/software/Data01.txt")lines.map(row=>row.split(",")(0)).distinct().count运⾏截图：（2）该系共开设来多少门课程；shell命令：lines.map(row=>row.split(",")(1)).distinct().count运⾏截图：（3）Tom同学的总成绩平均分是多少；shell命令：lines.filter(row=>row.split(",")(0)=="Tom").map(row=>(row.split(",")(0),row.split(",")(2).toInt)) .mapValues(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y) => (x._1+y._1,x._2 + y._2)).mapValues(x => (x._1 / x._2)).collect()运⾏截图：（4）求每名同学的选修的课程门数；shell命令：lines.map(row=>(row.split(",")(0),1)).reduceByKey((x,y)=>x+y).collect运⾏截图：（5）该系DataBase课程共有多少⼈选修；shell命令：lines.filter(row=>row.split(",")(1)=="DataBase").count运⾏截图：（6）各门课程的平均分是多少；shell命令：lines.map(row=>(row.split(",")(1),row.split(",")(2).toInt)).mapValues(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y) => (x._1+y._1,x._2 + y._2)).mapValues(x => (x._1 / x._2)).collect()运⾏截图：（7）使⽤累加器计算共有多少⼈选了DataBase这门课。
利用Spark进行实时大数据处理的最佳实践
利用Spark进行实时大数据处理的最佳实践在当今数字化时代，大数据处理已成为企业不可或缺的一环。
为了满足日益增长的数据处理需求，传统的批处理方式已无法满足实时性和性能的要求。
而Apache Spark作为一个快速、通用、容错且易用的大数据处理引擎，成为了处理实时大数据的最佳实践之一。
Spark提供了丰富的API和内置的组件，可以在实时大数据处理过程中实现高效的数据处理和分析。
以下是利用Spark进行实时大数据处理的最佳实践。
1. 选择合适的集群模式：Spark可以在多种集群模式下运行，包括单机模式、本地模式、独立模式和云模式。
根据数据量和需求，选择合适的集群模式可以提高实时大数据处理的效率和性能。
2. 使用Spark Streaming处理流式数据：Spark Streaming是Spark的一部分，支持从各种数据源（如Kafka、Flume和HDFS）实时接收数据并进行处理。
使用Spark Streaming可以实时处理数据流，并支持窗口和滑动窗口操作，以满足不同的实时数据分析需求。
3. 使用Spark SQL进行结构化数据处理：Spark SQL是Spark的SQL查询引擎，可以通过SQL语句处理结构化数据。
通过使用Spark SQL，可以方便地进行实时查询、过滤和转换操作，以满足实时大数据处理的需求。
4. 使用Spark MLlib进行机器学习：Spark MLlib是Spark的机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具，可以在实时大数据处理中应用机器学习。
通过使用Spark MLlib，可以进行实时的数据挖掘和模型训练，帮助企业发现隐藏在大数据中的信息和模式。
5. 使用Spark GraphX进行图处理：Spark GraphX是Spark的图处理库，用于处理大规模的图数据。
通过使用Spark GraphX，可以进行实时的图分析和图计算，帮助企业发现图数据中的关联和模式。
6. 使用Spark Streaming和Spark SQL进行流与批处理的无缝集成：Spark提供了将流处理和批处理无缝集成的能力，可以在同一个应用程序中同时处理实时数据流和批处理数据。
Java大数据处理使用Hadoop和Spark进行数据分析
Java大数据处理使用Hadoop和Spark进行数据分析随着信息技术的迅速发展，海量数据的产生已经成为了一种普遍现象。
在这背景下，大数据处理技术逐渐崭露头角，并发挥着越来越重要的作用。
作为大数据处理的两个重要工具，Hadoop和Spark已经成为了众多企业和研究机构的首选。
本文将对Java大数据处理使用Hadoop和Spark进行数据分析进行探讨，旨在帮助读者更好地理解和应用这两种技术。
一、Hadoop介绍及使用1. Hadoop概述Hadoop是一个开源的、基于Java的大数据处理框架。
它的核心思想是将大数据分布式处理，通过搭建集群实现数据的存储和并行计算。
Hadoop包含了HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）两个核心组件。
2. Hadoop的安装和配置在使用Hadoop进行数据分析之前，我们首先需要完成Hadoop 的安装和配置。
这包括下载Hadoop压缩包、解压缩、配置环境变量和核心配置文件等步骤。
通过正确配置，我们可以保证Hadoop的正常运行和数据处理的准确性。
3. Hadoop与Java的结合由于Hadoop是基于Java的，因此我们可以利用Java语言编写Hadoop程序。
Java提供了丰富的类库和API，使得我们可以方便地开发和调试Hadoop应用。
在Java程序中，我们可以通过Hadoop的API实现数据的输入、输出、计算和结果的保存等功能。
二、Spark介绍及使用1. Spark概述Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。
与Hadoop的MapReduce相比，Spark的优势在于其内存计算和任务调度的高效性。
Spark提供了丰富的编程接口，包括Java、Scala和Python等，使得开发者可以根据自己的需求选择最适合的语言进行编码。
2. Spark的安装和配置与Hadoop类似，我们在使用Spark之前也需要进行安装和配置工作。
基于Spark平台的大数据分析系统的设计与实现
基于Spark平台的大数据分析系统的设计与实现Chapter 1 引言随着互联网的飞速发展，数据量的爆炸式增长使得传统的数据处理方式无法满足大数据时代的需求。
面对这一现实，大数据技术应运而生，为大数据处理和分析提供了一个全新的解决方案。
Spark是一款优秀的大数据处理框架，在数据处理、分析、机器学习等方面都有着出色的表现，因此Spark平台的大数据分析系统的设计与实现具有非常重要的意义。
本文将针对该问题进行深入剖析，并给出具体的解决方案。
Chapter 2 系统设计2.1 系统架构采用分布式计算模式，基于Spark框架设计大数据分析系统。
该系统采用了常见的三层结构，包括：1）数据接收层该层通过各种数据源（如Kafka、Flume、HDFS等）收集数据，并将其存在分布式文件系统中（如HDFS）。
该层主要是将各种数据源中的数据汇总到一个共同的地方进行存储，便于后续的数据处理与分析。
该层主要负责数据的处理和分析，采用Spark的分布式计算能力对数据进行处理，包括数据清洗、过滤、聚合、排序等操作。
该层是整个系统的核心部分，也是最复杂的部分。
3）数据展示层该层主要是将处理后的数据进行可视化展示，采用ECharts等可视化组件将数据以图表的形式展现出来，提高数据可读性。
同时也支持通过API等方式对数据进行查询和导出。
2.2 数据处理流程该系统的数据处理流程包括以下几个步骤：1）数据获取从数据源中获取数据，如Kafka等，获得原始数据。
2）数据清洗将原始数据进行清洗，去除无效或异常数据，提取需要的相关字段。
3）数据处理根据业务需求对数据进行处理和分析，如做统计分析、关联分析、聚合分析等。
将处理后的数据以图表的形式呈现出来，针对不同用户给出不同的数据可视化方案。
2.3 技术选型1）SparkSpark是处理大规模数据的分布式计算系统，主要用于大数据的处理、分析和挖掘，有非常强的计算能力。
2）HadoopHadoop是一个分布式计算框架，可以存储和处理大规模数据，是目前最广泛使用的分布式计算框架之一。
实战大数据(Hadoop Spark Flink)：从平台构
读书笔记
对想了解大数据的小白来讲还是非常不错的，不过里面的安装步骤太多了[emm]。 快速入门，每个框架讲了怎么安装和简单的使用，对于大体了解很有帮助。 前阶段概念性的东西比较多，可以提供参考。 只能说算是知识普及和实验环境搭建，内容一般，实操的话也没多大意义。 框架搭建流程介绍的很清晰了，而且还附有配置参数相关的代码，很棒哦。 比较快速的过了一遍这本书对于大数据类的项目入门比较好，比较基础的介绍了数据中台以及上层应用层实 际技术框架的常见技术以及概念比如hadoop、flume、spark、sevlet等。 各种框架的安装和word count。 入门读物，很好理清技能树可以用来当作入门读物，能够很好的理清一些技术之间的区别与联系，之后再找 相关技术书籍深入学习。 能够帮助入门大数据常用的框架，对大数据技术有个概貌认知，也能快速入门上手，感知各组件的关系。 六个小时，大体看完，想快速入门的推荐阅读。
资源管理的本质是集群、数据中心级别资源的统一管理和分配。其中多租户、弹性伸缩、动态分配是资源管 理系统要解决的核心问题。
大数据工程师需要掌握Spark Streaming、Flink DataStream等大数据实时计算技术。
大数据工程师需要掌握MapReduce、Hive、Spark Core、Spark SQL、FlinkDataSet等大数据离线计算技术。
3.4 Hadoop分布式 集群的构建
3.5 MapReduce 分布式计算
框架
3.6本章小结
4.2搭建Kafka分布 式消息系统
4.1构建HBase分布 式实时数据库
4.3本章小结
5.1搭建Flume 1
日志采集系统
5.2使用Flume 2
采集用户行为 数据
《Hadoop大数据开发实战》教学教案(全)
《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。
结合Hadoop与Spark的大数据分析与处理技术研究
结合Hadoop与Spark的大数据分析与处理技术研究随着互联网的快速发展和信息化时代的到来，大数据技术逐渐成为各行各业关注的焦点。
在海量数据的背景下，如何高效地进行数据分析和处理成为了企业和组织面临的重要挑战。
Hadoop和Spark作为两大主流的大数据处理框架，各自具有独特的优势和适用场景。
本文将围绕结合Hadoop与Spark的大数据分析与处理技术展开深入研究。
一、Hadoop技术概述Hadoop作为Apache基金会的顶级项目，是一个开源的分布式计算平台，提供了可靠、可扩展的分布式计算框架。
其核心包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS是一种高容错性的分布式文件系统，能够存储海量数据并保证数据的可靠性和高可用性；MapReduce则是一种编程模型，通过将计算任务分解成多个小任务并行处理，实现了分布式计算。
在实际应用中，Hadoop广泛用于海量数据的存储和批量处理，例如日志分析、数据挖掘等场景。
通过搭建Hadoop集群，用户可以将数据存储在HDFS中，并利用MapReduce等工具进行数据处理和分析。
然而，由于MapReduce存在计算延迟高、不适合实时计算等缺点，随着大数据应用场景的多样化和复杂化，人们开始寻求更高效的大数据处理解决方案。
二、Spark技术概述Spark是另一个流行的大数据处理框架，也是Apache基金会的顶级项目。
与Hadoop相比，Spark具有更快的计算速度和更强大的内存计算能力。
Spark基于内存计算技术，将中间结果存储在内存中，避免了频繁的磁盘读写操作，从而大幅提升了计算性能。
除了支持传统的批处理作业外，Spark还提供了丰富的组件和API，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算库），满足了不同类型的大数据处理需求。
特别是Spark Streaming模块支持实时流式数据处理，使得Spark在实时计算领域具有重要应用前景。
前端大数据实践利用Hadoop与Spark进行数据处理与分析的教程
前端大数据实践利用Hadoop与Spark进行数据处理与分析的教程大数据在现代信息技术中扮演着至关重要的角色，而前端开发人员可以通过利用Hadoop和Spark来进行数据处理和分析，从而更好地满足不断增长的信息需求。
本教程将指导你如何使用Hadoop和Spark进行前端大数据实践。
一、概述随着互联网的迅猛发展，前端应用程序收集到的数据量不断增加。
为了更好地处理和分析这些海量数据，使用Hadoop和Spark是一个明智的选择。
Hadoop是一个优秀的开源框架，可以分布式存储和处理大规模数据集。
而Spark则提供了快速的数据处理和分析能力，能够高效地处理前端收集到的海量数据。
二、环境搭建与配置在开始使用Hadoop和Spark之前，我们需要先搭建和配置相应的环境。
首先，确保你的机器上已经安装了Java开发环境。
然后，下载并安装Hadoop和Spark的最新版本。
根据官方文档配置相关参数，确保Hadoop和Spark可以正常运行。
接下来，创建一个适当的文件夹结构，以便存储和管理你的数据。
三、数据准备在进行数据处理和分析之前，需要准备好相应的数据集。
可以使用Web日志、用户行为数据等前端收集到的数据作为样本。
确保数据集包含足够的样本量和多样性，以便进行准确和有意义的分析。
四、数据预处理在将数据加载到Hadoop和Spark中进行处理和分析之前，需要进行数据预处理。
这一步骤包括数据清洗、去除重复项、处理异常值等。
可以使用Hadoop的MapReduce来实现数据预处理的任务。
五、数据处理与分析一旦数据完成预处理，就可以使用Hadoop和Spark进行数据处理和分析了。
Hadoop的分布式文件系统（HDFS）可以存储海量数据，而Hadoop的MapReduce框架可以进行数据处理和计算。
利用Spark的强大功能，我们可以进行更复杂的数据处理和分析任务，如数据聚合、数据挖掘、机器学习等。
可以编写相应的MapReduce程序或Spark应用程序，使用它们来处理和分析前端收集到的大数据。
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基于Hadoop与Spark的 大数据开发实战
演讲人 2025-11-11
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1 Hadoop初体验
1 Hadoop初体验
0 1
任务1 初识大
数据
0 2
任务2 初识
Hadoop
0 3
任务3 安装
Hadoop平台
0 4
本章总结
0 5
本章练习
1 Hadoop初体验
3 Hadoop分布式计算框架
3 Hadoop分布式计算框架
任务1 认识Map Reduce 编程模型
任务3 Map Reduce高级 应用
本章练习
任务2 Map Reduce应用 开发
本章总结
3.1.1 Map Reduce基础
3.1.3 Map Reduce词频统 计编程实例
3.1.2 Map Reduce编程模 型
本章练习
8.1.1 Sqoop简介
8.1.3 使用Sqoop导出 HDFS数据到My SQL
8.1.5 Sqoop Job
8.1.2 使用Sqoop导入My SQL数据到HDFS
8.1.4 使用Sqoop导入My SQL数据到Hive
8 大数据离线处理辅助系统
任务1 认识并使用数据迁移框架Sqoop
1.1.1 大数据基本 概念
A
1.1.2 大数据带来 的挑战
B
任务1 初识大数据
1 Hadoop初体验
1.2.1 Hadoop概述
A
1.2.2 Hadoop生态 圈
B
1.2.3 Hadoop应用 案例
C
任务2 初识Hadoop
1 Hadoop初体验
1.3.1 安装虚拟机
A
1.3.2 安装Linux系 统
2.3.1 HDFS读 写流程
2.3.3 HDFS负 载均衡
2.3.2 HDFS副 本机制
2.3.4 HDFS机 架感知
任务3 HDFS运行原理
2.4.1 Hadoop序列化机制
2.4.3 Map File
2.4.2 Sequence File
2 Hadoop分布式文件系统
任务4 HDFS高级知识
B
1.3.3 安装Hadoop 伪分布式环境
C
任务3 安装Hadoop平台
2 Hadoop分布式文件系统
2 Hadoop分布式文件系统
任务1
A
HDFS入
门
任务4
D
HDFS高
级知识
任务2
B
HDFS基
本操作
本章
E
总结
任务3
C
HDFS运
行原理
本章
F
练习
2 Hadoop 分布式文件 系统
任务1 HDFS入门
03
11.1.3 Spark SQL简介
11.2.1 Spark SQL编程入口 11.2.3 Data Frame编程实例
11 Spark SQL
任务2 Spark SQL编程基础
11.2.2 Data Frame基础
11.3.1 Spark SQL操作外部 数据源
11.3.3 Spark SQL调优
5.2.1 HBase Shell简介
A
5.2.2 HBase Shell的使用
B
5 Hadoop 分布式数据 库
任务3 HBase编程
5.3.1 开发HBase 应用程序
A
5.3.2 HBase数据 存储管理API
B
6 Hadoop综合实战——音乐 排行榜
6 Hadoop综合实战——音乐排行榜
1
任务1 Map Reduce与HBase 的集成
2
任务2 HBase Map Reduce API
3
任务3 实现音乐排行榜
4
本章总结
5
本章练习
6 Hadoop综合实 战——音乐排行榜
任务1 Map Reduce与 HBase的集成
A
6.1.1 Map Reduce与HBase
的集成环境
6.1.2 批量数据导 入（Bulk
Loading）
B
6 Hadoop 综合实 战——音 乐排行榜
任务2 HBase Map Reduce API
6.2.1 HBase Map Reduce API 简介
6.2.2 Table Mapper的使用
6.2.3 Table Reducer的使用
12.2.2 Spark Streaming编程实
例
B
12 Spark Streami ng
任务3 Spark Streaming高级应用
壹
12.3.1 使用Spark Streaming整合Flume
贰
12.3.2 使用Spark Streaming整合Kafka
叁
12.3.3 Spark Streaming优化策略
11 Spark SQL
任务3 Spark SQL编程进阶
11.3.2 Spark SQL函数
12 Spark Streaming
12 Spark Streaming
任务1 流处理框架及 Spark Streaming
任务3 Spark Streaming 高级应用
本章练习
任务2 使用Spark Streaming编程
4.2.4 HDFS REST API
4 Hadoop新特性
4.3.1 Resource Manager自动重启
A
4.3.2 Resource Manager高可用机制
B
任务3 了解YARN新特性
5 Hadoop分布式数据库
5 Hadoop分布式数据库
任务1 认识 HBase
A
任务2 HBase Shell操作
E
练习
7.1.1 认识Hive
7.1.3 Hive与Hadoop
7.1.5 Hive数据存储模型
7 数据仓库Hive
任务1 Hive基础
7.1.2 Hive架构设计
7.1.4 Hive与传统关系型数 据库
7.1.6 Hive部署
7 数据仓库Hive
任务2 掌握Hive操作
7.2.1 Hive DDL
E
9 Spark基础
任务2 Scala基础
9 Spark基础
9.3.1 下载Spark 源码
A
9.3.2 编译Spark 源码
B
任务3 编译Spark
9 Spark基础
9.4.1 Spark环境 部署
A
9.4.2 sparkshell
B
任务4 Spark初体验
10 Spark Core
10 Spark Core
任务1 Spark RDD
任务2 RDD 高级应用
任务3 基于RDD的 Spark应用程序开
发
本章总结
本章练习
10.1.1 RDD介 绍
A
10.1.2 RDD的 创建
B
10.1.3 RDD的 转换算子
C
10.1.4 RDD的 动作算子
D
10.1.5 RDD的 依赖关系
E
10 Spark Core
任务1 Spark RDD
附录
附录
感谢聆听
8 大数据离线处理辅助系统
8.2.1 Azkaba
n概述
8.2.2 Azkaban 环境部署
8.2.3 Azkaban 应用实例
任务2 使用Azkaban实现工作流 调度
9 Spark基础
9 Spark基础
任务1 A Spark入
门
任务4 D Spark初
体验
任务2
B
Scala基
础
本章
E
总结
任务3 编
C
译Spark
本章
F
练习
9 Spark基础
9.1.2 Spark 优势
1
2
3
9.1.1 Spark 简介
9.1.3 Spark 生态圈
任务1 Spark入门
9.2.1 Scala简介
A
9.2.2 Scala函数 定义
B
9.2.3 Scala面向 对象操作
C
9.2.4 Scala集合 的使用
D
9.2.5 Scala高阶 函数
10 Spark Core
10.2.2 共享 变量
1
2
3
10.2.1 RDD 缓存机制
10.2.3 Spark 架构设计
任务2 RDD高级应用
10 Spark Core
10.3.1 准备工作
A
10.3.2 词频计数实 例
B
10.3.3 年龄统计实 例
C
任务3 基于RDD的Spark应用 程序开发
任务3 Map Reduce高级应用
4 Hadoop新特性
4 Hadoop新特性
0 1
任务1 初识
YA R N
0 2
任务2 了解
HDFS新特性
0 3
任务3 了解
YA R N 新 特 性
0 4
本章总结
0 5
本章练习
4 Hadoop新特性
任务1 初识YARN
01
4.1.1 YA R N 产 生
背景
本章总结
12.1.1 流处理框架简介
12.1.2 Spark Streaming简 介
12 Spark Streaming
任务1 流处理框架及Spark Streaming